Nghiên cứu In Silico Hợp chất Tự nhiên Có Khả Năng Hoạt Hóa Thụ Thể PPARδ Hướng Điều Trị Rối Loạn Lipid Máu

• Tác giả: Nguyễn Đức Xuân Thụy Sĩ
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Thụy Việt Phương
• Trường học: Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ dược phẩm và bào chế thuốc
• Đề tài: Nghiên cứu in silico hợp chất tự nhiên có khả năng hoạt hóa thụ thể PPARδ hướng điều trị rối loạn lipid máu
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• MỞ ĐẦU
• 1. TỔNG QUAN
• 1.1. Rối loạn lipid huyết và PPARs
• 1.1.1. Rối loạn lipid huyết
• 1.1.2. Các nhóm chất tự nhiên có tiềm năng hoạt hóa PPARs
• 1.1.3. Nghiên cứu in silico
• 1.1.3.1. Mô hình phân loại
• 1.1.3.2. Mô hình 3D-pharmacophore
• 1.1.3.3. Mối liên quan định lượng giữa cấu trúc và tác dụng
• 1.1.3.4. Mạng thần kinh nhân tạo
• 1.1.3.5. Phương pháp gắn kết phân tử
• 1.1.3.6. Phương pháp mô phỏng động lực học phân tử
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.1.1. Mục tiêu tác động
• 1.2.1.2. Cơ sở dữ liệu các hợp chất tự nhiên
• 1.2.1.3. Phần mềm và công cụ sử dụng
• 1.2.2. Quy trình thực hiện nghiên cứu
• 1.2.3. Xây dựng mô hình Phân loại và 3D-pharmacophore
• 1.2.3.1. Xây dựng mô hình phân loại
• 1.2.3.2. Mô hình 3D-pharmacophore dựa vào phối tử
• 1.2.3.3. Mô hình 3D-pharmacophore dựa vào cấu trúc mục tiêu
• 1.2.3.4. Xây dựng mô hình QSAR
• 1.2.3.4.1. Chuẩn bị cơ sở dữ liệu
• 1.2.3.4.2. Lựa chọn thông số mô tả
• 1.2.3.4.3. Loại chất gây nhiễu
• 1.2.3.4.4. Xây dựng mô hình 2D-QSAR
• 1.2.3.4.5. Đánh giá mô hình dự đoán 2D-QSAR
• 1.2.5. Sàng lọc ảo các hợp chất tự nhiên
• 1.2.5.1. Nghiên cứu gắn kết phân tử
• 1.2.5.2. Chuẩn bị protein
• 1.2.5.3. Chuẩn bị cấu trúc ligand
• 1.2.6. Đánh giá kết quả
• 1.2.6.6. Nghiên cứu mô phỏng động lực học phân tử
• 1.2.6.6.1. Giai đoạn chuẩn bị
• 1.2.6.6.2. Giai đoạn tiến hành
• 1.2.6.6.3. Đánh giá kết quả
• 3. KẾT QUẢ
• 3.1. Xây dựng mô hình phân loại và mô hình pharmacophore cho nhóm chất chủ vận chọn lọc PPARδ
• 3.1.1. Mô hình phân loại
• 3.1.2. Mô hình pharmacophore
• 3.1.3. Lựa chọn mô hình
• 3.2. Xây dựng mô hình QSAR dự đoán hoạt tính chủ vận trên PPARδ
• 3.2.1. Dựa trên hồi quy tuyến tính
• 3.2.2. Dựa trên mạng thần kinh nhân tạo (Malab2022Ra)
• 3.2.3. Lựa chọn mô hình
• 3.3. Sàng lọc HCTN thỏa mô hình pharmacophore và QSAR đã xây dựng
• 3.3.1. Sàng lọc qua mô hình pharmacophore
• 3.3.2. Sàng lọc dự đoán hoạt tính thông qua mô hình QSAR
• 3.4. Chọn lựa chất tiềm năng cho hoạt tính chủ vận trên thụ thể PPARδ thông qua gắn kết phân tử và động lực học phân tử
• 3.4.1. Gắn kết phân tử
• 3.4.2. Mô phỏng động lực học phân tử (MDs)
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Nghiên Cứu In Silico Điều Trị Rối Loạn Lipid Máu

Nghiên cứu in silico đang trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc khám phá và phát triển các phương pháp điều trị rối loạn lipid máu. Phương pháp này cho phép các nhà khoa học mô phỏng phân tử và dự đoán hoạt tính của các hợp chất tự nhiên trước khi tiến hành các thử nghiệm tốn kém trên phòng thí nghiệm. Đặc biệt, việc tập trung vào thụ thể PPARδ mở ra một hướng đi đầy hứa hẹn, bởi thụ thể này đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển hóa lipid. Nghiên cứu này tập trung vào việc tìm kiếm các hợp chất tự nhiên có khả năng hoạt hóa PPARδ, từ đó điều chỉnh nồng độ lipid trong máu và giảm nguy cơ mắc các bệnh tim mạch liên quan. Luận văn này đặt mục tiêu xây dựng các mô hình dự đoán in silico nhằm xác định những hợp chất có tiềm năng lớn nhất để tiếp tục nghiên cứu và phát triển.

1.1. Vai Trò Của Thụ Thể PPARδ Trong Chuyển Hóa Lipid

Thụ thể PPARδ là một yếu tố phiên mã quan trọng, điều chỉnh biểu hiện của nhiều gen liên quan đến quá trình chuyển hóa lipid. Hoạt hóa PPARδ có thể dẫn đến tăng cường oxy hóa acid béo, giảm tổng hợp triglyceride và tăng nồng độ HDL-cholesterol. Do đó, việc tìm kiếm các chất có khả năng hoạt hóa chọn lọc PPARδ là một hướng đi đầy tiềm năng trong việc điều trị rối loạn lipid máu mà không gây ra các tác dụng phụ không mong muốn. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh vai trò của PPARδ trong việc kiểm soát hyperlipidemia và dyslipidemia.

1.2. Ưu Điểm Của Nghiên Cứu In Silico Trong Dược Học

Nghiên cứu in silico mang lại nhiều lợi thế so với các phương pháp truyền thống trong dược học. Nó giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí phát triển thuốc, đồng thời cho phép sàng lọc một lượng lớn các hợp chất tự nhiên một cách nhanh chóng. Các kỹ thuật như docking phân tử, phân tích QSAR và mô phỏng động lực học phân tử giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về tương tác thuốc-protein và dự đoán hiệu quả của các hợp chất trước khi tiến hành các thử nghiệm thực nghiệm. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc tìm kiếm các ligand PPARδ hiệu quả.

II. Thách Thức Điều Trị Rối Loạn Lipid Máu Hiện Nay Giải Pháp

Mặc dù đã có nhiều loại thuốc điều trị rối loạn lipid máu trên thị trường, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua. Một số thuốc có thể gây ra tác dụng phụ không mong muốn, trong khi những loại khác có hiệu quả hạn chế đối với một số bệnh nhân. Do đó, việc tìm kiếm các phương pháp điều trị mới, an toàn và hiệu quả hơn là vô cùng quan trọng. Nghiên cứu in silico các hợp chất tự nhiên nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn, cung cấp một cách tiếp cận mới để phát triển các thuốc điều trị rối loạn lipid máu nhắm vào thụ thể PPARδ. Việc sử dụng hợp chất tự nhiên cũng có thể giảm thiểu nguy cơ tác dụng phụ so với thuốc tổng hợp.

2.1. Hạn Chế Của Các Thuốc Điều Trị Rối Loạn Lipid Máu Hiện Tại

Các thuốc như statin, fibrate và niacin, dù hiệu quả trong việc giảm cholesterol và triglyceride, nhưng có thể gây ra các tác dụng phụ như đau cơ, tổn thương gan và tăng đường huyết. Một số bệnh nhân cũng không đáp ứng tốt với các thuốc này, hoặc không thể sử dụng do các chống chỉ định. Do đó, cần thiết phải tìm kiếm các phương pháp điều trị thay thế hoặc bổ sung để cải thiện hiệu quả và giảm thiểu tác dụng phụ.

2.2. Tiềm Năng Của Hợp Chất Tự Nhiên Trong Điều Trị Bệnh

Hợp chất tự nhiên từ thực vật và các nguồn khác đã được sử dụng trong y học từ hàng ngàn năm. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng các hợp chất này có thể có tác dụng điều trị đối với nhiều bệnh, bao gồm cả rối loạn lipid máu. Việc sử dụng hợp chất tự nhiên có thể mang lại nhiều lợi ích, bao gồm giảm nguy cơ tác dụng phụ và tăng cường khả năng dung nạp của bệnh nhân.

2.3. Vai trò của In Silico trong sàng lọc và phát triển thuốc mới

Các phương pháp in silico giúp các nhà khoa học sàng lọc hàng ngàn hợp chất tự nhiên một cách nhanh chóng và hiệu quả. Bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình máy tính, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán khả năng tương tác của các hợp chất với thụ thể PPARδ và xác định những hợp chất có tiềm năng lớn nhất để phát triển thành thuốc.

III. Cách Nghiên Cứu In Silico Hoạt Hóa PPARδ Quy Trình Công Cụ

Nghiên cứu in silico để tìm kiếm các hợp chất tự nhiên có khả năng hoạt hóa PPARδ bao gồm một số bước chính. Đầu tiên, cần xây dựng một cơ sở dữ liệu các hợp chất tự nhiên tiềm năng. Tiếp theo, sử dụng các công cụ mô phỏng phân tử như docking phân tử để đánh giá khả năng liên kết của các hợp chất với thụ thể PPARδ. Sau đó, sử dụng các mô hình QSAR và ADMET để dự đoán hoạt tính và tính chất dược động học của các hợp chất. Cuối cùng, thực hiện mô phỏng động lực học phân tử để đánh giá độ ổn định của phức hợp thuốc-protein.

3.1. Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Hợp Chất Tự Nhiên

Một cơ sở dữ liệu toàn diện về hợp chất tự nhiên là rất quan trọng cho nghiên cứu in silico. Cơ sở dữ liệu này nên bao gồm thông tin về cấu trúc, tính chất vật lý-hóa học và hoạt tính sinh học của các hợp chất. Có nhiều nguồn cơ sở dữ liệu công cộng có sẵn, chẳng hạn như PubChem, ChEMBL và ZINC.

3.2. Ứng Dụng Docking Phân Tử Để Đánh Giá Khả Năng Liên Kết

Docking phân tử là một kỹ thuật mô phỏng phân tử được sử dụng để dự đoán cách một phân tử nhỏ (ví dụ: hợp chất tự nhiên) liên kết với một protein (ví dụ: thụ thể PPARδ). Kỹ thuật này sử dụng các thuật toán để tìm kiếm cấu trúc liên kết tối ưu và tính toán năng lượng liên kết. Kết quả docking phân tử có thể giúp xác định các hợp chất tự nhiên có tiềm năng hoạt hóa PPARδ.

3.3. Mô Hình QSAR và ADMET Dự Đoán Hoạt Tính và Tính Chất Dược Động Học

Mô hình QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) được sử dụng để xây dựng mối liên hệ giữa cấu trúc hóa học của một hợp chất và hoạt tính sinh học của nó. Mô hình ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) được sử dụng để dự đoán các tính chất dược động học của một hợp chất, chẳng hạn như khả năng hấp thụ, phân bố, chuyển hóa, bài tiết và độc tính. Cả hai loại mô hình này đều quan trọng trong việc lựa chọn các hợp chất tự nhiên có tiềm năng phát triển thành thuốc.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu In Silico Hợp Chất Tiềm Năng Hoạt Hóa PPARδ

Nghiên cứu in silico đã xác định được một số hợp chất tự nhiên có tiềm năng hoạt hóa thụ thể PPARδ và điều trị rối loạn lipid máu. Các hợp chất này cho thấy ái lực liên kết tốt với PPARδ và có các tính chất dược động học hứa hẹn. Hai hợp chất tiêu biểu là C225 và C270 cho thấy sự gắn kết vào khoang PPARδ ở mức khá đến tốt. Mô phỏng động lực học phân tử cũng chứng minh rằng các hợp chất này có thể ổn định cấu trúc của thụ thể PPARδ, từ đó tăng cường hoạt tính của nó.

4.1. Đánh Giá Ái Lực Liên Kết của Hợp Chất Tự Nhiên với PPARδ

Sử dụng docking phân tử, nghiên cứu đánh giá ái lực liên kết của các hợp chất tự nhiên với thụ thể PPARδ. Kết quả cho thấy một số hợp chất có điểm số liên kết tương đương hoặc thậm chí tốt hơn so với các chất chủ vận PPARδ đã biết. Điều này cho thấy tiềm năng của các hợp chất này trong việc phát triển thành thuốc điều trị rối loạn lipid máu.

4.2. Ứng Dụng Mô Phỏng Động Lực Học Phân Tử Đánh Giá Độ Ổn Định

Mô phỏng động lực học phân tử được sử dụng để đánh giá độ ổn định của phức hợp hợp chất-PPARδ trong môi trường mô phỏng. Kết quả cho thấy các hợp chất có thể duy trì liên kết với PPARδ trong thời gian dài, cho thấy chúng có khả năng hoạt hóa PPARδ một cách bền vững.

4.3. Tổng quan về các chất C225 và C270

Hai hợp chất C225 và C270 đã cho thấy gắn kết vào khoang PPARδ ở mức khá đến tốt (điểm số gắn kết -6,42 kcal.mol-1 và -7,42 kcal.mol-1) và tiếp tục được chứng minh giúp ổn định cấu trúc protein thông qua mô phỏng động lực học, đây là những hợp chất đầy tiềm năng để nghiên cứu phát triển.

V. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Ứng Dụng Thực Tiễn Hợp Chất

Mặc dù nghiên cứu in silico đã mang lại những kết quả hứa hẹn, vẫn cần tiến hành các nghiên cứu tiếp theo để xác nhận hoạt tính của các hợp chất tự nhiên trong phòng thí nghiệm (in vitro) và trên động vật (in vivo). Các nghiên cứu lâm sàng cũng cần thiết để đánh giá hiệu quả và an toàn của các hợp chất này trên người. Kết quả của các nghiên cứu này có thể dẫn đến sự phát triển của các thuốc mới để điều trị rối loạn lipid máu dựa trên các hợp chất tự nhiên có khả năng hoạt hóa PPARδ.

5.1. Thử Nghiệm In Vitro Xác Nhận Hoạt Tính Sinh Học

Các thử nghiệm in vitro (trong ống nghiệm) cần được thực hiện để xác nhận rằng các hợp chất tự nhiên thực sự có khả năng hoạt hóa PPARδ và ảnh hưởng đến quá trình chuyển hóa lipid trong tế bào. Các thử nghiệm này có thể bao gồm đo lường mức độ biểu hiện gen, hoạt động enzyme và nồng độ lipid.

5.2. Thử Nghiệm In Vivo Đánh Giá Hiệu Quả và An Toàn

Các thử nghiệm in vivo (trên động vật) cần được thực hiện để đánh giá hiệu quả và an toàn của các hợp chất tự nhiên trong cơ thể sống. Các thử nghiệm này có thể bao gồm đánh giá tác động của các hợp chất lên nồng độ lipid trong máu, chức năng gan và các thông số khác.

VI. Kết Luận Nghiên Cứu In Silico Phát Triển Thuốc Lipid Máu

Nghiên cứu in silico các hợp chất tự nhiên có khả năng hoạt hóa thụ thể PPARδ là một hướng đi đầy tiềm năng trong việc phát triển các thuốc mới để điều trị rối loạn lipid máu. Các kết quả nghiên cứu đã xác định được một số hợp chất có tiềm năng lớn và cần được nghiên cứu thêm để xác nhận hoạt tính và an toàn của chúng. Với sự phát triển của công nghệ in silico, hy vọng rằng chúng ta sẽ sớm có những loại thuốc mới hiệu quả hơn để giúp hàng triệu người trên thế giới kiểm soát rối loạn lipid máu.

6.1. Tóm Tắt Các Phát Hiện Quan Trọng của Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã xác định được một số hợp chất tự nhiên có ái lực liên kết tốt với thụ thể PPARδ và có các tính chất dược động học hứa hẹn. Các hợp chất này có tiềm năng phát triển thành thuốc điều trị rối loạn lipid máu và cần được nghiên cứu thêm.

6.2. Triển Vọng Trong Tương Lai Của Nghiên Cứu PPARδ

Nghiên cứu về thụ thể PPARδ vẫn còn nhiều tiềm năng phát triển. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa cấu trúc của các hợp chất tự nhiên để tăng cường ái lực liên kết và giảm tác dụng phụ. Ngoài ra, các nghiên cứu cũng có thể tập trung vào việc khám phá các cơ chế hoạt động khác của PPARδ để tìm ra các phương pháp điều trị mới.

Tổng quan nghiên cứu

Rối loạn lipid huyết (RLLPM) là một trong những bệnh lý chuyển hóa phổ biến, ảnh hưởng đến hơn 100 triệu người trưởng thành tại Mỹ với mức cholesterol toàn phần trên 200 mg/dL, trong đó hơn 40 triệu người có mức cholesterol trên 240 mg/dL. RLLPM là nguyên nhân chính dẫn đến xơ vữa động mạch, gây ra các biến chứng tim mạch nghiêm trọng như nhồi máu cơ tim và đột quỵ. Việc điều trị RLLPM nhằm giảm LDL-C, triglycerid và tăng HDL-C là can thiệp then chốt trong phòng ngừa các bệnh tim mạch. Trong bối cảnh đó, thụ thể PPARδ (Peroxisome Proliferator Activated Receptor delta) được xem là mục tiêu tiềm năng trong phát triển thuốc điều trị RLLPM do khả năng ức chế tổng hợp lipid và giảm tích lũy lipid tại mô.

Nghiên cứu này tập trung xây dựng và ứng dụng các mô hình in silico để dự đoán khả năng hoạt hóa thụ thể PPARδ của các hợp chất tự nhiên, nhằm tìm kiếm các chất chủ vận tiềm năng cho điều trị RLLPM. Cơ sở dữ liệu nghiên cứu gồm 286 hợp chất tự nhiên được chiết xuất tại Khoa Dược, Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2005-2020. Mục tiêu cụ thể là xây dựng mô hình phân loại, mô hình pharmacophore, mô hình QSAR, thực hiện gắn kết phân tử và mô phỏng động lực học phân tử để sàng lọc và lựa chọn các hợp chất có hoạt tính chủ vận trên PPARδ. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển thuốc mới an toàn và hiệu quả, đồng thời góp phần nâng cao hiệu quả điều trị RLLPM tại Việt Nam và trên thế giới.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Lý thuyết PPARs và rối loạn lipid huyết: PPARs là họ thụ thể nhân gồm ba loại chính: PPARα, PPARδ và PPARγ, có vai trò điều hòa chuyển hóa lipid và glucose. PPARδ có khoang gắn kết lớn (~1400 ų) với cấu trúc chữ Y, cho phép gắn kết đa dạng ligand với ái lực cao, đồng thời có tiềm năng giảm tác dụng phụ so với các thụ thể khác.

• Mô hình pharmacophore: Mô hình này mô tả các đặc điểm không gian và điện tử cần thiết của ligand để tương tác hiệu quả với thụ thể, bao gồm các điểm nhận/cho liên kết hydro, vùng kỵ nước và vòng thơm. Mô hình được xây dựng dựa trên phối tử (ligand-based) và cấu trúc thụ thể (structure-based).

• Mô hình QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship): Mô hình định lượng mối liên hệ giữa cấu trúc hóa học của hợp chất và hoạt tính sinh học, giúp dự đoán giá trị EC50 của các hợp chất mới dựa trên các thông số mô tả phân tử 2D.

• Mạng thần kinh nhân tạo (ANN): Ứng dụng trong xây dựng mô hình dự đoán hoạt tính, giúp xử lý dữ liệu phi tuyến và tăng độ chính xác dự đoán.

• Phương pháp gắn kết phân tử (molecular docking): Mô phỏng tương tác giữa ligand và thụ thể PPARδ để đánh giá ái lực gắn kết và tương tác quan trọng với các acid amin trong khoang gắn kết.

• Mô phỏng động lực học phân tử (Molecular Dynamics Simulation - MDs): Phân tích sự ổn định và linh động của phức hợp protein-ligand trong môi trường mô phỏng, đánh giá các thông số như RMSD, RMSF, SASA và bán kính quay (Rg).

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Cấu trúc protein PPARδ (PDB: 3GZ9), PPARα (PDB: 5HYK), PPARγ (PDB: 3NOA) được lấy từ Protein Data Bank. Cơ sở dữ liệu hợp chất tự nhiên gồm 286 hợp chất chiết xuất tại Đại học Y Dược TP.HCM.

• Phương pháp phân tích:

  • Xây dựng mô hình phân loại hoạt tính chủ vận PPARδ bằng phương pháp Bayesian Model Averaging (BMA) dựa trên 206 thông số mô tả phân tử 2D.
  • Xây dựng mô hình pharmacophore ligand-based và structure-based, đánh giá bằng các chỉ số độ nhạy (Se), độ đặc hiệu (Sp), độ chính xác (Acc), điểm GH và tỷ lệ làm giàu (EF).
  • Xây dựng mô hình QSAR dự đoán hoạt tính EC50 dựa trên hồi quy tuyến tính và mạng thần kinh nhân tạo.
  • Sàng lọc hợp chất tự nhiên thỏa mãn đồng thời mô hình pharmacophore và QSAR.
  • Thực hiện gắn kết phân tử bán linh động với phần mềm AutoDock Vina và MOE để đánh giá điểm số gắn kết và tương tác với các acid amin quan trọng.
  • Mô phỏng động lực học phân tử 100 ns với phần mềm GROMACS, phân tích các thông số RMSD, RMSF, SASA, Rg và tần suất liên kết hydro để đánh giá sự ổn định phức hợp.

• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khóa học thạc sĩ 2021-2023, với các giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, sàng lọc hợp chất và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Mô hình pharmacophore ligand-based L-01 gồm 5 điểm đặc trưng (1 vòng thơm, 2 điểm kỵ nước, 2 điểm nhận hydro) đạt độ nhạy 0,91, độ đặc hiệu 0,97 và độ chính xác 0,97, cho thấy khả năng phân loại chính xác các hợp chất chủ vận PPARδ.

2. Mô hình pharmacophore structure-based S-01 xây dựng dựa trên cấu trúc PPARδ (PDB: 3GZ9) có độ nhạy 0,90, độ đặc hiệu 0,96, độ chính xác 0,96, điểm GH 0,5 và tỷ lệ làm giàu EF 13,71, chứng tỏ mô hình có khả năng sàng lọc tốt.

3. Mô hình QSAR M-01 dựa trên hồi quy tuyến tính với hệ số tương quan toàn tập R² = 0,9890 và sai số bình phương trung bình MSE = 0,098, cho phép dự đoán chính xác hoạt tính EC50 của hợp chất.

4. Qua sàng lọc, 21 hợp chất tự nhiên thỏa mãn đồng thời mô hình pharmacophore kép và có hoạt tính dự đoán EC50 trong khoảng 0,07 - 585,52 µM. Trong đó, hai hợp chất C225 và C270 có điểm số gắn kết lần lượt là -6,42 kcal/mol và -7,42 kcal/mol, thể hiện khả năng gắn kết tốt với khoang PPARδ.

5. Mô phỏng động lực học phân tử 100 ns cho thấy phức hợp PPARδ với C225 và C270 có giá trị RMSD ổn định dưới 2,0 Å, RMSF thấp tại các acid amin tương tác, SASA và bán kính quay Rg duy trì ổn định, đồng thời tần suất liên kết hydro cao, chứng tỏ sự ổn định cấu trúc protein khi gắn kết với hai hợp chất này.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô hình pharmacophore và QSAR cho thấy sự phù hợp cao trong việc dự đoán hoạt tính chủ vận PPARδ của các hợp chất tự nhiên, tương đồng với các nghiên cứu trước đây về đặc tính cấu trúc của ligand trên thụ thể này. Điểm số gắn kết phân tử của C225 và C270 so với các hợp chất chủ vận đã biết cho thấy tiềm năng ứng dụng trong phát triển thuốc mới.

Mô phỏng động lực học phân tử cung cấp bằng chứng về sự ổn định của phức hợp protein-ligand, hỗ trợ cho giả thuyết rằng các hợp chất này có thể duy trì tương tác bền vững trong môi trường sinh học. So sánh với các nghiên cứu in silico khác, việc kết hợp nhiều mô hình (pharmacophore, QSAR, docking, MDs) giúp tăng độ tin cậy và hiệu quả sàng lọc hợp chất.

Tuy nhiên, các kết quả này vẫn cần được xác nhận qua các thử nghiệm in vitro và in vivo để đánh giá hiệu quả và độ an toàn thực tế. Nghiên cứu mở ra hướng đi mới trong việc khai thác nguồn hợp chất tự nhiên làm chất chủ vận chọn lọc PPARδ, góp phần phát triển thuốc điều trị RLLPM với ít tác dụng phụ hơn so với các thuốc hiện hành.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tiến hành thử nghiệm in vitro và in vivo đối với các hợp chất C225 và C270 nhằm xác nhận hoạt tính chủ vận PPARδ và đánh giá độc tính, hiệu quả điều trị trên mô hình động vật trong vòng 1-2 năm, do các phòng thí nghiệm chuyên sâu thực hiện.

2. Phát triển quy trình tổng hợp và tinh chế các hợp chất tiềm năng để đảm bảo nguồn nguyên liệu ổn định phục vụ nghiên cứu tiền lâm sàng và lâm sàng, ưu tiên trong 12-18 tháng tới, phối hợp giữa các đơn vị nghiên cứu và công nghiệp dược.

3. Mở rộng cơ sở dữ liệu hợp chất tự nhiên và áp dụng các mô hình in silico nâng cao như học sâu (deep learning) để tăng hiệu quả sàng lọc, giảm thời gian và chi phí nghiên cứu, thực hiện liên tục trong các dự án nghiên cứu tiếp theo.

4. Xây dựng hợp tác đa ngành giữa các viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp dược phẩm nhằm thúc đẩy chuyển giao công nghệ và phát triển thuốc mới, đồng thời đào tạo nguồn nhân lực chuyên sâu về công nghệ in silico và dược học phân tử.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và giảng viên ngành Dược học, Công nghệ dược phẩm: Nghiên cứu cung cấp phương pháp và mô hình tiên tiến trong sàng lọc hợp chất tự nhiên, hỗ trợ phát triển đề tài nghiên cứu và giảng dạy chuyên sâu về thiết kế thuốc in silico.

2. Chuyên gia phát triển thuốc và công nghiệp dược phẩm: Thông tin về các hợp chất chủ vận PPARδ tiềm năng và quy trình sàng lọc giúp định hướng phát triển sản phẩm mới, giảm thiểu rủi ro và chi phí thử nghiệm.

3. Bác sĩ và chuyên gia y tế chuyên ngành tim mạch, chuyển hóa: Hiểu biết về cơ chế tác động của PPARδ và các hợp chất tự nhiên có thể hỗ trợ trong việc lựa chọn liệu pháp điều trị mới cho bệnh nhân RLLPM.

4. Sinh viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Dược học, Hóa học dược liệu: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về phương pháp nghiên cứu in silico, mô hình hóa và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực dược học hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

1. PPARδ là gì và tại sao nó quan trọng trong điều trị rối loạn lipid huyết?
   PPARδ là một thụ thể nhân điều hòa chuyển hóa lipid và glucose. Hoạt hóa PPARδ giúp ức chế tổng hợp lipid và tăng oxy hóa chất béo, từ đó giảm nồng độ triglycerid và cholesterol xấu, hiệu quả trong điều trị rối loạn lipid huyết.

2. Mô hình pharmacophore giúp gì trong nghiên cứu này?
   Mô hình pharmacophore xác định các đặc điểm không gian và điện tử cần thiết của ligand để tương tác hiệu quả với PPARδ, giúp sàng lọc nhanh các hợp chất tiềm năng từ cơ sở dữ liệu lớn.

3. Tại sao cần kết hợp nhiều mô hình in silico như QSAR, docking và mô phỏng động lực học?
   Mỗi mô hình cung cấp thông tin khác nhau: QSAR dự đoán hoạt tính, docking đánh giá ái lực gắn kết, mô phỏng động lực học phân tử kiểm tra sự ổn định phức hợp. Kết hợp giúp tăng độ chính xác và tin cậy của kết quả sàng lọc.

4. Hai hợp chất C225 và C270 có điểm gì nổi bật?
   C225 và C270 có điểm số gắn kết tốt (-6,42 và -7,42 kcal/mol), đồng thời mô phỏng động lực học cho thấy phức hợp với PPARδ ổn định, cho thấy tiềm năng làm chất chủ vận PPARδ hiệu quả.

5. Nghiên cứu này có thể ứng dụng thực tiễn như thế nào?
   Kết quả giúp định hướng phát triển thuốc mới từ hợp chất tự nhiên an toàn và hiệu quả hơn cho điều trị rối loạn lipid huyết, đồng thời cung cấp quy trình sàng lọc in silico tiết kiệm thời gian và chi phí.

Kết luận

• Xây dựng thành công mô hình phân loại và pharmacophore với độ nhạy và độ chính xác cao, phù hợp để sàng lọc hợp chất chủ vận PPARδ.
• Mô hình QSAR dự đoán hoạt tính EC50 với hệ số tương quan R² = 0,9890, cho phép dự đoán chính xác hoạt tính sinh học.
• 21 hợp chất tự nhiên được sàng lọc thỏa mãn mô hình kép, trong đó C225 và C270 có điểm gắn kết và sự ổn định phức hợp tốt qua mô phỏng động lực học.
• Nghiên cứu mở ra hướng phát triển thuốc điều trị rối loạn lipid huyết từ nguồn hợp chất tự nhiên với tiềm năng giảm tác dụng phụ.
• Các bước tiếp theo cần thực hiện thử nghiệm in vitro và in vivo để xác nhận hiệu quả và an toàn, đồng thời phát triển quy trình tổng hợp và ứng dụng công nghệ in silico nâng cao.

Luận văn khuyến khích các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp dược phẩm tiếp tục khai thác nguồn hợp chất tự nhiên và ứng dụng các phương pháp tính toán hiện đại để phát triển thuốc mới điều trị rối loạn lipid huyết hiệu quả và an toàn.